Trường Đại học Tunku Abdul Rahman (UTAR)

Dự án của UTAR hướng đến việc tạo ra một nền tảng nuôi trồng thủy sản chính xác, tiết kiệm chi phí và đảm bảo quyền riêng tư, đặc biệt phù hợp với các hộ nuôi cá vừa và nhỏ tại Malaysia. Điểm nổi bật của sáng kiến này là một bộ máy đề xuất dựa trên học liên kết (federated learning), giúp tối ưu hóa năng suất trang trại đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Bên cạnh đó, dự án còn tích hợp một khung điện toán biên-đám mây (edge-cloud) gọn nhẹ, cho phép giám sát và đưa ra quyết định tức thời, từ đó cải thiện tỷ lệ chuyển đổi thức ăn, chất lượng nước và tốc độ tăng trưởng của các loài thủy sản với chi phí vận hành thấp nhất. Nguồn tài trợ từ ABIC sẽ hỗ trợ việc thiết lập và thử nghiệm nền tảng học liên kết, phát triển các thiết bị cổng IoT và tiến hành kiểm nghiệm thực tế các hệ thống này tại các trang trại nuôi tôm địa phương. Trong vòng sáu tháng tới, UTAR sẽ triển khai giải pháp điện toán biên-đám mây tích hợp đầu tiên tại các trang trại nuôi trồng thủy sản, mang lại khả năng giám sát và ra quyết định theo thời gian thực. Trong vòng hai năm tới, mục tiêu của dự án là thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi giải pháp này ở các khu vực nông thôn và đang phát triển, tăng thu nhập hộ gia đình và chuyển đổi các hoạt động nuôi trồng thủy sản quy mô vừa và nhỏ.